脆弱MMpen：高维脆弱模型的高效算法

脆弱性模型的惩罚和非惩罚Minorize Maximization（MM）方法用于拟合聚类数据、多事件数据和重复数据。实现了最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、最小最大凹惩罚（MCP）和平滑剪裁绝对偏差（SCAD）惩罚函数。所有方法的计算效率都很高。这些通用方法是基于以下论文提出的，黄、徐、周（2022）<doi:10.3390/路径10040538>,黄、徐、周（2023）<doi:10.1177/09622802221133554>.

版本：	1.2.1
取决于：	R（≥3.5.0），生存,数字派生,管理现金流量
进口：	卢比（≥1.0.8），实用程序，图形，统计
链接到：	卢比,RcppGSL公司
出版：	2023-08-08
内政部：	10.32614/CRAN.包装.脆弱性M打开
作者：	黄喜芬[aut]，周云鹏[aut，cre]，徐金凤[ctb]
维护人员：	周云鹏<u3514104 at connect.hku.hk>
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	对
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	脆弱M打开结果

文档：

参考手册：

脆弱MMpen.pdf

下载内容：

包源：	脆弱MMpen_1.2.1.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：脆弱MMpen_1.2.1.zip，r版本：脆弱MMpen_1.2.1.zip，r-oldrel：脆弱MMpen_1.2.1.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：脆弱MMpen_1.2.1.tgz，r-oldrel（arm64）：脆弱MMpen_1.2.1.tgz，r-release（x86_64）：脆弱MMpen_1.2.1.tgz，r-oldrel（x86_64）：脆弱MMpen_1.2.1.tgz
旧来源：	脆弱M打开存档

链接：

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